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Control Systems and Mechatronics Lab

인하대학교 기계공학과

김기우 교수

IoT

Flexible Electronics

Vehicular Electronics

Control Systems and Mechatronics Lab

기계공학과 김기우

인하대학교 제어시스템 및 메카트로닉스 연구실(Control Systems and Mechatronics Lab, CSML)은 데이터 기반 기계공학, 첨단 제어 이론, 스마트 센서 및 바이오모방 메카트로닉스 분야에서 세계적인 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 2015년 스마트 시스템 및 구조 연구실-II로 시작하여, 2021년 김기우 교수의 주도로 현재의 연구실로 발전하였으며, 기계공학과를 중심으로 다양한 융합 연구를 수행하고 있습니다. 연구실의 주요 연구 분야는 데이터 기반 제어, 머신러닝을 활용한 동적 시스템 모델링, 예측 제어(Model Predictive Control), 칼만 필터 및 적응형 필터를 이용한 상태 추정, 그리고 임베디드 시스템을 위한 실시간 제어 알고리즘 개발 등입니다. 이러한 기술은 자율주행 차량, 스마트 모빌리티, 드론, 로봇 등 미래형 지능형 기계 시스템의 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다. 실제로 쿼드로터 드론의 경로 추적, 전기차량의 질량 및 배터리 상태 추정, 차량 서스펜션 및 타이어 압력 모니터링 등 다양한 산업 현장에 적용 가능한 연구 성과를 창출하고 있습니다. 또한, 본 연구실은 스마트 소재(자기유변유체, 압전소자, 메카노루미네센스 등)를 활용한 센서 및 액추에이터 개발, 구조 건강 모니터링(Structural Health Monitoring), 크랙 검출, 음향 신호 시각화, 인공와우 및 청각 보조 장치 등 차세대 융합 시스템 연구에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 바이오모방 접근법을 통해 인간 청각기관의 구조와 기능을 모사한 혁신적인 음향 센서 및 주파수 선택성 필터 개발, 그리고 에너지 하베스팅 기술을 통한 무선 센서 네트워크 구축 등 다양한 융합 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 이론적 연구뿐만 아니라, 실제 차량, 산업용 기계, 항공우주 시스템 등 다양한 현장 실증을 통해 기술의 신뢰성과 실효성을 높이고 있습니다. 국내외 산학연 협력, 정부 및 산업체 연구과제 수행, 특허 출원 및 기술이전 등 실용화와 상용화에도 적극적으로 기여하고 있습니다. 또한, 다수의 국제 학술상, 우수 논문상 등 다양한 수상 경력을 보유하고 있으며, 국내외 저명 학술지 및 학회에서 활발한 연구 발표를 이어가고 있습니다. 앞으로도 인하대학교 제어시스템 및 메카트로닉스 연구실은 데이터 기반 제어, 스마트 센서, 바이오모방 메카트로닉스 등 첨단 융합 기술을 바탕으로 미래 지능형 기계 시스템의 혁신을 이끌어갈 것입니다. 차세대 모빌리티, 스마트 팩토리, 의료기기, 에너지 하베스팅 등 다양한 산업 분야에서 세계적인 연구 성과를 창출하고, 산업과 사회에 실질적인 가치를 제공하는 연구실로 성장해 나갈 계획입니다.

IoT
Flexible Electronics
Vehicular Electronics
데이터 기반 메카트로닉스 제어 및 예측 제어
우리 연구실은 데이터 기반 메카트로닉스 공학을 중심으로 첨단 제어 이론과 예측 제어(Model Predictive Control, MPC) 기술을 심도 있게 연구하고 있습니다. 최근 기계 시스템의 복잡성이 증가함에 따라, 전통적인 제어 방식만으로는 한계가 존재하며, 이에 따라 데이터 기반 접근법과 머신러닝을 융합한 새로운 제어 전략이 요구되고 있습니다. 본 연구실은 다양한 센서와 액추에이터를 활용하여 시스템의 동작 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 바탕으로 동적 모델을 구축하여 예측 제어 및 적응 제어 기법을 개발하고 있습니다. 특히, 칼만 필터(Kalman Filtering)와 같은 상태 추정 기법을 활용하여 차량, 로봇, 항공기 등 다양한 메카트로닉스 시스템의 상태를 정확하게 추정하고, 예측 제어를 통해 시스템의 안정성과 성능을 극대화하는 연구를 진행하고 있습니다. 예를 들어, 쿼드로터 드론의 경로 추적 제어, 차량 서스펜션 시스템의 진동 제어, 전기차량의 질량 추정 및 제동 거리 예측 등 실제 산업 현장에 적용 가능한 다양한 응용 사례를 다루고 있습니다. 또한, 제한된 연산 자원을 가진 임베디드 시스템 환경에서도 실시간 제어가 가능하도록 알고리즘의 경량화 및 최적화에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 이러한 연구는 미래형 스마트 모빌리티, 자율주행 차량, 지능형 로봇 등 차세대 융합 시스템의 핵심 기술로 자리매김하고 있으며, 산업계와의 협력 및 실증 실험을 통해 기술의 실용화와 상용화에도 앞장서고 있습니다. 앞으로도 데이터 기반 제어와 예측 제어 분야에서 세계적인 연구 성과를 창출하고, 첨단 기계 시스템의 지능화에 기여할 계획입니다.
스마트 센서 및 구조 건강 모니터링, 기계 시스템의 상태 추정
본 연구실은 스마트 센서 및 구조 건강 모니터링(Structural Health Monitoring, SHM) 분야에서도 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 기계 시스템의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 다양한 센서 데이터를 기반으로 시스템의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후나 결함을 조기에 탐지하는 기술이 필수적입니다. 이를 위해 압전, 자성유변, 광기계발광 등 첨단 스마트 소재를 이용한 센서 개발과, 기계 시스템의 동특성 분석, 크랙(균열) 검출, 토크 및 압력 측정 등 다양한 응용 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 회전축의 크랙 검출을 위한 비틀림 강성 추정, 차량 서스펜션 시스템의 도로 조도 및 타이어 압력 간접 추정, 전기차 배터리의 상태 추정 등 다양한 실제 문제에 칼만 필터, 적응형 필터, 딥러닝(LSTM) 기반의 상태 추정 기법을 적용하고 있습니다. 또한, 음향 신호의 시각화, 인공와우 및 청각 보조 장치, 스마트 타이어 등 차세대 융합 센서 시스템 개발에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 이러한 연구는 구조물 및 기계 시스템의 실시간 상태 진단, 예지 보전, 안전성 향상에 크게 기여하고 있습니다. 연구실은 실험실 수준의 검증을 넘어 실제 차량, 산업용 기계, 항공우주 시스템 등 다양한 현장 실증을 통해 기술의 신뢰성과 실효성을 높이고 있습니다. 앞으로도 스마트 센서와 구조 건강 모니터링 분야에서 혁신적인 연구를 지속하여, 미래 지능형 기계 시스템의 안전성과 효율성 향상에 기여할 것입니다.
스마트 소재 및 에너지 하베스팅, 바이오모방 메카트로닉스
우리 연구실은 스마트 소재(자기유변유체, 압전소자, 메카노루미네센스 등)를 활용한 차세대 메카트로닉스 시스템 개발에도 집중하고 있습니다. 스마트 소재는 외부 자극(자기장, 전기장, 기계적 힘 등)에 따라 물리적 특성이 변화하는 특수한 재료로, 센서, 액추에이터, 진동 제어, 에너지 하베스팅 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 본 연구실은 자기유변유체(MR Fluid) 및 압전소자를 이용한 진동 제어, 에너지 하베스팅, 토크 및 압력 센서 개발 등 다양한 응용 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 바이오모방(Bio-inspired) 접근법을 통해 인간 청각기관(고막, 달팽이관 등)의 구조와 기능을 모사한 음향 센서, 인공와우, 주파수 선택성 필터 등 혁신적인 시스템을 개발하고 있습니다. 또한, 메카노루미네센스 소재를 이용한 비접촉 토크 센서, 압력 센서, 음향 시각화 장치 등 새로운 센서 플랫폼을 제안하고, 실제 산업 및 의료 현장에 적용 가능한 기술로 발전시키고 있습니다. 에너지 하베스팅 분야에서는 차량, 엔진, 산업기계 등에서 발생하는 진동 에너지를 전기 에너지로 변환하여 무선 센서 네트워크, IoT 디바이스 등에 활용하는 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 스마트 소재 및 바이오모방 메카트로닉스 연구는 기존 기계 시스템의 한계를 극복하고, 새로운 기능과 성능을 부여하는 핵심 원천기술로 주목받고 있습니다. 앞으로도 첨단 소재와 융합된 지능형 메카트로닉스 시스템 개발을 통해, 미래 산업과 사회에 혁신적인 가치를 제공할 것입니다.
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Enhanced Sliding Mode Control of Magnetic Levitation System with Extended Kalman Filtering of Velocity
Yeon-Su Sim, Dong-Min Lee, Dong-Gyu Park, Gi-Woo Kim*
Sensors, 2025
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Simultaneous Estimation of States and Slip Ratio Based on Adaptive Extended Kalman Filter with Unknown Input from Vehicle Longitudinal Dynamics
Seung-Yong Lee, Yeon-Su Sim, Gi-Woo Kim*
Vehicle System Dynamics, 2025
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Black Ice Detection Using Extended Kalman Filtering of Vehicle Lateral Dynamics and Smart Tire Sensors
Yeon-Su Sim, Ho-Jong Lee, Gi-Woo Kim*
IEEE Access, 2025
1
도로노면상태 판단을 위한 임베디드 AI 제어기 개발
한국산업기술기획평가원
2024년 07월 ~ 2024년 12월
2
미래 자동차 안전성 및 기능 고도화를 위한 1Hz 급 복합센서 내장형 자동차용 스마트 타이어 기술개발(2차년도)
한국산업기술기획평가원
2024년 ~ 2024년 12월
3
미래 자동차 안전성 및 기능 고도화를 위한 1Hz 급 복합센서 내장형 자동차용 스마트 타이어 기술개발
한국산업기술기획평가원
2023년 04월 ~ 2023년 12월